AutoML リソースをアップグレードする

AutoML API を使用して作成されたリソースがある場合は、これらのリソースをアップグレードし、サービスの中断や追加費用なしで Cloud Translation - Advanced API によって管理できます。アップグレード中、Cloud Translation はデータセットやモデルなどの AutoML（レガシー）リソースをコピーし、Cloud Translation API で新しい Cloud Translation（ネイティブ）リソースを作成します。

今後、データセットとカスタムモデルの拡張は Cloud Translation にのみ適用されるため、Cloud Translation の使用をおすすめします。アップグレードされたリソースでは、追加の言語ペアのサポートなど、将来的な拡張機能を利用できます。

リソースのアップグレード要件はありません。引き続き AutoML API を使用することもできます。AutoML API は今後も利用できます。

アップグレードに関する考慮事項

アップグレード後、ネイティブ リソースとレガシー リソースは共存しますが、異なる API によって管理されます。アップグレードされたリソースにアクセスして管理するには、AutoML API ではなく Cloud Translation API を使用する必要があります。

リソース ID を除き、ネイティブ リソースはレガシー リソースと同じです。Cloud Translation はレガシー リソースを変更しません。レガシー リソースについては、これまでどおり使用できます。

リソースの一部をアップグレードすることも、すべてをアップグレードすることもできます。データセットをアップグレードすると、そのデータセットに関連付けられているモデルも自動的にアップグレードされます。基盤となるデータセットがないモデル（関連するデータセットが削除された場合など）のみ、個別に手動でアップグレードできます。

レガシー リソースとネイティブ リソースの違い

次の表に、レガシー リソースとネイティブ リソースの違いの概要を示します。

機能 レガシー ネイティブ
API 使用時にデータセットにデータをインポートする CSV ファイルを使用して Cloud Storage 内のソースファイルの場所を指定します。 Cloud Storage 内の TMX ファイルと TSV ファイルの場所を指定します。
データをエクスポートする データセットからのセグメントペアのエクスポートと、モデルの評価からのデータのエクスポート（テストセットとモデル予測を含む）をサポートします。 データセットからのセグメントペアのエクスポートのみをサポートします。
ソースファイルごとにデータ分割を表示する

Google Cloud コンソールに、データセットへの入力に使用されたソースファイルと、各ファイルのデータ分割方法の一覧が表示されます。

インポートしたデータをソースファイルごとに削除することもできます。

 該当する機能はありません。ネイティブ データセットにソースファイルの情報は記録されません。
モデルの評価 新しいテストセットまたは既存のデータセットからの評価の実行をサポートします。 新しいテストセットに対する評価のみを実行できます。
オペレーションのキャンセル データセットのインポートとモデル作成オペレーションのキャンセルをサポートします。 長時間実行オペレーションをキャンセルすることはできません。

アップグレード後の Google Cloud コンソールの動作

1 つ以上のリソースをアップグレードすると、Google Cloud コンソールは AutoML API ではなく Cloud Translation API を使用するように切り替わります。Google Cloud コンソールで新しいデータセットを作成すると、デフォルトでネイティブ データセットが作成されます。この変更はプロジェクト レベルで行われるため、プロジェクトの他のユーザーにもこの変更が表示されます。レガシー データセットを作成するには、レガシー データセットの作成オプションを選択するか、AutoML API を使用する必要があります。

新しいカスタムモデルをトレーニングする場合、Google Cloud コンソールではデータセットに応じて AutoML API または Cloud Translation API が使用されます。レガシー データセットの場合、コンソールでは AutoML API を使用してレガシーモデルが作成されます。ネイティブ データセットの場合、Google Cloud コンソールでは Cloud Translation API を使用してネイティブ モデルが作成されます。

Cloud Translation API

Cloud Translation API でネイティブ リソースを管理するには、正しいリソース ID で適切な API を呼び出すようにコードを更新する必要があります。たとえば、AutoML API を呼び出してレガシー リソース ID を参照するコマンドがある場合は、Cloud Translation API を呼び出してネイティブ リソース ID を参照するようにコマンドを更新する必要があります。

Cloud Translation API の詳細については、projects.locations.datasets リソースと projects.locations.models リソースをご覧ください。

リソースをアップグレードする

Google Cloud コンソールを使用して、既存の AutoML リソースを Cloud Translation リソースにアップグレードします。

  1. Cloud Translation コンソールに移動します。

    [翻訳] ページに移動

  2. [データセット] をクリックして、既存のデータセットを表示します。

  3. [アップグレード] をクリックして [Upgrade dataset] ペインを開きます。ここには、アップグレード可能なデータセットが一覧表示されます。

    データセットをアップグレードすると、データセットに関連付けられているモデルも自動的にアップグレードされます。

  4. アップグレードするデータセットを選択し、[Start upgrading] をクリックします。

    Google Cloud コンソールの [データセット] ページに、アップグレードされたデータセットとレガシー データセットが別々のテーブルに表示されます。

  5. モデルを手動でアップグレードするには、ナビゲーション パネルで [モデル] をクリックして既存のモデルを表示します。

    手動でアップグレードできるのは、基盤となるデータセットがないモデルだけです（たとえば、関連付けられたデータセットが削除されたモデルなど）。

  6. [アップグレード] をクリックして、[Upgrade model] ペインを開きます。

  7. アップグレードするモデルを選択し、[Start upgrading] をクリックします。

    Google Cloud コンソールの [データセット] ページに、アップグレードされたモデルとレガシーモデルが別々のテーブルに表示されます。

リソースをアップグレードしたら、次の変更を検討してください。

レガシー リソースを削除する

新しいリソースと Cloud Translation API を使用するように完全に移行した後は、レガシー リソースを削除して、使用するリソースを 1 つにまとめることができます。

  1. Cloud Translation コンソールに移動します。

    [翻訳] ページに移動

  2. ナビゲーション パネルで [データセット] をクリックして、レガシー データセットを表示します。

  3. [レガシー データセット] テーブルのデータセットごとに、 [その他] > [削除] を選択し、[確認] をクリックします。

  4. ナビゲーション パネルで [モデル] をクリックして、レガシーモデルを表示します。

  5. [レガシーモデル] テーブルの各モデルで、 [その他] > [削除] を選択し、[確認] をクリックします。